Prévision : qu’est-ce que c’est, comment est-elle utilisée dans les affaires et l’investissement ?

Quelle est la prévision?

La prévision est une technique qui utilise des données historiques comme entrées pour faire des estimations éclairées qui sont prédictives pour déterminer la direction des tendances futures.

Les entreprises utilisent les prévisions pour déterminer comment allouer leurs budgets ou planifier les dépenses prévues pour une période à venir. Ceci est généralement basé sur la demande projetée pour les biens et services offerts.

Points clés à retenir

  • La prévision consiste à faire des prédictions sur l’avenir.
  • En finance, les entreprises utilisent les prévisions pour estimer les bénéfices ou d’autres données pour des périodes ultérieures.
  • Les traders et les analystes utilisent les prévisions dans les modèles d’évaluation pour chronométrer les transactions et identifier les tendances.
  • Les prévisions sont souvent basées sur des données historiques.
  • Parce que l’avenir est incertain, les prévisions doivent souvent être révisées et les résultats réels peuvent varier considérablement.

Fonctionnement des prévisions

Les investisseurs utilisent les prévisions pour déterminer si les événements affectant une entreprise, tels que les prévisions de ventes, augmenteront ou diminueront le cours de l’action de cette entreprise. Les prévisions fournissent également une référence importante pour les entreprises, qui ont besoin d’une perspective à long terme sur les opérations.

Les analystes boursiers utilisent des prévisions pour extrapoler comment les tendances, telles que le PIB ou le chômage, vont changer au cours du prochain trimestre ou de l’année. Enfin, les statisticiens peuvent utiliser les prévisions pour analyser l’impact potentiel d’un changement sur les opérations commerciales. Par exemple, des données peuvent être collectées sur l’impact sur la satisfaction des clients de la modification des heures d’ouverture ou sur la productivité des employés de la modification de certaines conditions de travail. Ces analystes présentent ensuite des estimations de bénéfices qui sont souvent agrégées en un chiffre consensuel. Si les annonces de bénéfices réels sont inférieures aux estimations, cela peut avoir un impact important sur le cours des actions d’une entreprise.

La prévision traite d’un problème ou d’un ensemble de données. Les économistes font des hypothèses sur la situation analysée qui doivent être établies avant que les variables de prévision ne soient déterminées. Sur la base des éléments déterminés, un ensemble de données approprié est sélectionné et utilisé dans la manipulation d’informations. Les données sont analysées et la prévision est déterminée. Enfin, une période de vérification se produit lorsque les prévisions sont comparées aux résultats réels afin d’établir un modèle plus précis pour les prévisions futures.

Plus la prévision est éloignée, plus l’estimation est susceptible d’être inexacte.

Techniques de prévision

En général, la prévision peut être abordée à l’aide de techniques qualitatives ou quantitatives. Les méthodes de prévision quantitative excluent les avis d’experts et utilisent des données statistiques basées sur des informations quantitatives. Les modèles de prévision quantitative comprennent les méthodes de séries chronologiques, l’actualisation, l’analyse des indicateurs avancés ou retardés et les modèles économétriques qui peuvent tenter de déterminer les liens de causalité.

Techniques qualitatives

Les modèles de prévision qualitatifs sont utiles pour développer des prévisions avec une portée limitée. Ces modèles s’appuient fortement sur des avis d’experts et sont plus avantageux à court terme. Les exemples de modèles de prévision qualitatifs comprennent les entretiens, les visites de sites, les études de marché, les enquêtes et les sondages qui peuvent appliquer la méthode Delphi (qui est basée sur l’opinion d’experts agrégée).

La collecte de données pour l’analyse qualitative peut parfois être difficile ou prendre du temps. Les PDG de grandes entreprises sont souvent trop occupés pour prendre un appel téléphonique d’un investisseur au détail ou leur faire visiter les installations. Cependant, nous pouvons toujours consulter les reportages et le texte inclus dans les dossiers des entreprises pour avoir une idée des dossiers, des stratégies et des philosophies des dirigeants.

Analyse des séries chronologiques

Une analyse de séries chronologiques examine les données historiques et la façon dont diverses variables ont interagi les unes avec les autres dans le passé. Ces relations statistiques sont ensuite extrapolées dans le futur pour générer des prévisions ainsi que des intervalles de confiance afin de comprendre la probabilité que les résultats réels se situent dans cette plage. Comme pour toutes les méthodes de prévision, le succès n’est pas garanti.

Le modèle Box-Jenkins est une technique conçue pour prévoir des plages de données en fonction des entrées d’une série chronologique spécifique. Il prévoit les données en utilisant trois principes : l’autorégression, la différenciation et les moyennes mobiles. Une autre méthode, connue sous le nom d’analyse des rangs rééchelonnés, peut être utilisée pour détecter et évaluer la quantité de persistance, de caractère aléatoire ou de réversion moyenne dans les données de séries chronologiques. La plage remise à l’échelle peut être utilisée pour extrapoler une valeur future ou une moyenne des données pour voir si une tendance est stable ou susceptible de s’inverser.

Très souvent, la prévision de séries chronologiques implique une analyse des tendances, une analyse des fluctuations cycliques et des problèmes de saisonnalité.

Inférence économétrique

Une autre approche quantitative consiste à examiner les données transversales pour identifier les liens entre les variables, même si l’identification de la causalité est délicate et peut souvent être fausse. C’est ce qu’on appelle l’analyse économétrique, qui utilise souvent des modèles de régression. Des techniques telles que l’utilisation de variables instrumentales, si elles sont disponibles, peuvent aider à faire des affirmations causales plus solides.

Par exemple, un analyste peut examiner le revenu et le comparer à des indicateurs économiques tels que l’inflation et le chômage. Des changements dans les données financières ou statistiques sont observés pour déterminer la relation entre plusieurs variables. Par conséquent, une prévision des ventes peut être basée sur diverses entrées, telles que la demande globale, les taux d’intérêt, la part de marché et le budget publicitaire (entre autres).

Choisir la bonne méthode de prévision

La méthode de prévision correcte dépendra du type et de la portée de la prévision. Les méthodes qualitatives sont plus chronophages et coûteuses, mais peuvent faire des prévisions très précises étant donné une portée limitée. Par exemple, ils pourraient être utilisés pour prédire dans quelle mesure le lancement d’un nouveau produit par une entreprise pourrait être reçu par le public.

Pour des analyses plus rapides pouvant couvrir un périmètre plus large, les méthodes quantitatives sont souvent plus utiles. Comme pour les grands ensembles de données, les progiciels statistiques d’aujourd’hui peuvent calculer les chiffres en quelques minutes ou secondes. Cependant, plus l’ensemble de données est volumineux et plus l’analyse est complexe, plus elle peut être coûteuse.

Par conséquent, les prévisionnistes effectuent souvent une sorte d’analyse coûts-avantages pour déterminer quelle méthode maximise les chances d’une prévision précise le plus efficacement. De plus, la combinaison de techniques peut être synergique et améliorer la fiabilité de la prévision.

Qu’est-ce que la prévision d’activité ?

Les prévisions commerciales tentent de faire des suppositions ou des prédictions éclairées sur l’état futur de certaines mesures commerciales, telles que la croissance des ventes, ou des prévisions à l’échelle de l’économie, telles que la croissance du PIB au prochain trimestre. Les prévisions commerciales s’appuient à la fois sur des techniques quantitatives et qualitatives pour améliorer la précision. Les responsables utilisent les prévisions à des fins internes pour prendre des décisions d’allocation de capital et déterminer s’il convient de procéder à des acquisitions, des expansions ou des cessions. Ils font également des projections futures pour la diffusion publique, telles que des prévisions de bénéfices.

Quelles sont les limites de la prévision ?

La plus grande limitation de la prospective est qu’elle implique l’avenir, qui est fondamentalement inconnaissable aujourd’hui. Par conséquent, les prévisions ne peuvent être que des conjectures. Bien qu’il existe plusieurs méthodes pour améliorer la fiabilité des prévisions, les hypothèses incluses dans les modèles ou les données qui y sont entrées doivent être correctes. Sinon, le résultat sera une entrée de déchets, une sortie de déchets. Même si les données sont bonnes, les prévisions sont souvent basées sur des données historiques, ce qui ne garantit pas leur validité dans le futur, car les choses peuvent changer et changent avec le temps. Il est également impossible de tenir compte correctement des événements inhabituels ou ponctuels tels qu’une crise ou une catastrophe.

Quelles sont les techniques de prévision ?

Il existe plusieurs méthodes de prévision qui peuvent être largement segmentées en qualitatives ou quantitatives. Au sein de chaque catégorie, plusieurs techniques sont à notre disposition. Dans le cadre des méthodes qualitatives, les techniques peuvent inclure des entretiens, des visites sur place, la méthode Delphi de collecte d’opinions d’experts, des groupes de discussion et l’analyse de textes de documents financiers, d’actualités, etc. Dans les méthodes quantitatives, les techniques utilisent généralement des modèles statistiques qui analysent des séries chronologiques ou des données transversales, telles que l’analyse de régression économétrique ou l’inférence causale (le cas échéant).

La ligne du bas

Les prévisions aident les gestionnaires, les analystes et les investisseurs à prendre des décisions éclairées sur l’avenir. Sans de bonnes prévisions, beaucoup d’entre nous seraient dans l’ignorance et auraient recours à des conjectures ou à des spéculations. En utilisant l’analyse des données qualitatives et quantitatives, les prévisionnistes peuvent avoir une meilleure idée de ce qui nous attend. Les entreprises utilisent des prévisions et des projections pour éclairer les décisions de gestion et les allocations de capital. Les analystes utilisent des prévisions pour estimer les bénéfices des entreprises pour les périodes ultérieures. Les économistes peuvent également faire plus de prévisions au niveau macro, comme prédire la croissance du PIB ou les changements dans l’emploi. Cependant, comme nous ne pouvons pas connaître l’avenir avec certitude et que les prévisions sont souvent basées sur des données historiques, leur précision aura toujours une marge d’erreur et, dans certains cas, peut s’avérer très faible.